微能源网优化方法、系统、计算机设备及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种微能源网优化方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：构建微能源网综合运行成本目标函数；构建约束条件，其中，所述约束条件包括功率平衡约束、各微能源网电源出力约束、微能源网与上级电网交互功率约束和蓄电池/电动汽车运行约束；根据微能源网综合运行成本目标函数、约束条件和定义变异函数的基本粒子群算法，计算微能源网最低综合运行成本。本发明专利技术在包含电动汽车等随机负荷的多能互补微能源网中，能够快速收敛得到最优运行方案，显著降低微能源网运行的成本，具有较好的实际应用意义。有较好的实际应用意义。有较好的实际应用意义。

【技术实现步骤摘要】
微能源网优化方法、系统、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及一种微能源网优化方法、系统、计算机设备及存储介质，属于微能源网


技术介绍

[0002]电动汽车(Electric Vehicle，EV)的大规模接入给电网带来诸多影响，大量电动汽车的无序充电不仅会加重电网负荷高峰时的负担，还会影响系统电压和频率。随着电动汽车入网(Vehicle to Grid，V2G)概念的提出，这些问题可能会得到缓解。但是电动汽车等随机负荷的占比逐年提升，含有随机负荷的多能互补微能源网的优化运行问题显得尤为重要；而且目前也没有针对包含电动汽车的微能源网优化方法；此外，微能源网优化领域常用的基本粒子群算法在求解高维度复杂目标函数时容易陷入局部最优解，这也是亟待解决问题之一。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术提供了一种微能源网优化方法、系统、计算机设备及存储介质，其提出了一种改进粒子群算法(MPSO)，该算法在包含电动汽车等随机负荷的多能互补微能源网中，能够快速收敛得到最优运行方案，显著降低微能源网运行的成本，具有较好本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种微能源网优化方法，其特征在于，所述方法包括：构建微能源网综合运行成本目标函数；构建约束条件，其中，所述约束条件包括功率平衡约束、各微能源网电源出力约束、微能源网与上级电网交互功率约束和蓄电池/电动汽车运行约束；根据微能源网综合运行成本目标函数、约束条件和定义变异函数的基本粒子群算法，计算微能源网最低综合运行成本。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述构建微能源网综合运行成本目标函数，包括：在运行时期内，计算装机成本、交互成本、设备维护成本、环境污染折算成本、政府清洁能源补贴和电动汽车充放电成本；根据所述装机成本、交互成本、设备维护成本、环境污染折算成本、政府清洁能源补贴和电动汽车充放电成本，构建微能源网最低综合运行成本目标函数。3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述功率平衡约束，如下式：P
L
(t)＝X
W
P
W
(t)+X
PV
P
PV
(t)+P
B
(t)+P
C
(t)+P
EV
(t)其中，P
L
(t)表示t时刻负荷需求；X
W
表示风机数量；P
W
(t)表示t时刻风机功率；X
PV
表示光伏发电设备数量；P
PV
(t)表示t时刻光伏发电设备功率；P
B
(t)表示t时刻储能电池的充放电功率；P
C
(t)表示t时刻微能源网与大电网的交互功率；P
EV
(t)表示t时刻电动汽车时间序列的充放电功率；所述各微能源网电源出力约束，如下式：P
i.min
≤P
i
(t)≤P
i.max
其中，P
i.min
表示第i个微能源网电源的最小出力；P
i.max
表示第i个微能源网电源的最大出力；P
i
(t)表示第i个微能源网电源的出力；所述微能源网与上级电网交互功率约束，如下式：0≤P
C
(t)≤P
C.max
(t)0≤Q
C
(t)≤Q
C.max
(t)P
s.max
≤P
C
(t)≤P
b.max
其中，P
C.max
(t)表示t时刻微能源网与上级电网交互的有功功率的最大值；Q
C.max
(t)表示t时刻微能源网与上级电网交互的无功功率的最大值；P
s.max
表示微能源网从上级电网售电的功率最大值；P
b.max
表示微能源网从上级电网购电的功率最大值；所述蓄电池/电动汽车运行约束，如下式：SOC
k.min
≤SOC
k
≤SOC
k.max
‑
P
c.max
≤P
B
(t)≤P
f.max
其中，SOC
k.min
表示蓄电池的最小荷电比；SOC
k.max
表示蓄电池的最大荷电比；P
c.max
表示蓄电池的充电功率；P

【专利技术属性】
技术研发人员：彭和平，何刘荣，陈义龙，许中，马智远，李晓，范伟男，孔令明，崔屹平，朱璐，徐硕，刘俊翔，肖天为，罗思敏，周凯，梁国耀，李俊颖，李博东，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司广州供电局，
类型：发明
国别省市：